【摘 要】
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针对宫颈细胞图像的相似性极高，其细粒度分类存在准确率低的问题，提出了一种基于双路径网络与局部判别损失函数的DRMNet算法。该算法在特征提取阶段以残差结构为主体，加入密集连接路径，结合两者优点，使网络对特征有着高复用率、低特征冗余度的同时，保持探索新特征的能力。在分类阶段，通过改进损失函数来挖掘图像中的细微特征，利用局部判别损失函数使网络寻找具有判别力的局部区域特征。该算法在Herlev数据集上的
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针对宫颈细胞图像的相似性极高，其细粒度分类存在准确率低的问题，提出了一种基于双路径网络与局部判别损失函数的DRMNet算法。该算法在特征提取阶段以残差结构为主体，加入密集连接路径，结合两者优点，使网络对特征有着高复用率、低特征冗余度的同时，保持探索新特征的能力。在分类阶段，通过改进损失函数来挖掘图像中的细微特征，利用局部判别损失函数使网络寻找具有判别力的局部区域特征。该算法在Herlev数据集上的七分类准确率达到了98.9%，对比其它算法有一定的提升，验证了该方法的有效性。
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为剔除无人机多光谱图像中的土壤背景，提高作物根域土壤含水率反演精度。以不同水分处理的拔节期冬小麦为研究对象，利用无人机多光谱相机分别在9:00、11:00、13:00、15:00和17:00等5个时刻获取高分辨率多光谱图像，运用改进的植被指数阈值法快速确定植被像元与土壤像元的分类阈值，通过阈值划分实现土壤背景的剔除，并根据植被指数阈值法的阈值变化，研究土壤背景对提取冬小麦冠层反射率的影响，最后建立
近些年来，卷积神经网络算法在自然场景文本检测效果上较传统算法已经有了很大提升，但如何有效处理神经网络输出层候选框仍然值得研究。非极大值抑制算法（Non-maximum suppression，简称NMS）通过选择最高置信度候选框作为检测结果，往往容易对较长文本以及混叠文本区域检测失效。考虑到该问题，可以将候选框集合进行排序滤波与融合计算，得到更准确的候选框，有效减少上述检测失效的情况。这种方法，可
针对现有高光谱图像变分自编码器(Variational Autoencoder，VAE)分类算法存在空间和光谱特征利用效率低的问题，提出一种基于双通道变分自编码器的高光谱图像深度学习分类算法。通过构建一维条件变分自编码器(Conditional Variational Autoencoder， CVAE)特征提取框架和二维循环通道条件变分自编码(Channel-Recurrent Conditio
人联网（IoP）是一种以人为中心的新型实时交互式物联网，基于IoP系统的可靠性分析是最新研究领域之一。由于IoP系统中包含了复杂的架构和海量、实时变化的数据，使得基于IoP系统的可靠性分析变得十分困难。目前，该领域依然缺乏一种健全的基于IoP系统的可靠性建模及评估方法。针对上述问题，本文提出了一种基于架构分析与设计语言（AADL）的IoP系统可靠性评估方法，该方法首先利用AADL及其附件语言对Io
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针对目前工业现场弱纹理堆叠工件识别困难的问题，提出一种以工件表面孔洞为特征的改进几何模板匹配算法，以合页为例进行工件识别。首先采用加权平均法对彩色图像进行灰度化处理，再采用Canny算法进行边缘检测；其次采用旋转卡壳算法求取轮廓的最小面积外接矩形，进行几何约束后得到孔洞对应的孔轮廓，并采用随机增量法计算孔轮廓的最小外接圆得到孔特征圆心坐标；然后采用提出的改进几何模板匹配算法，即根据孔特征之间的几何
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基本的目标检测任务是在图像中识别目标，并标注目标的类别和位置信息。但是，很多应用中的目标检测任务常常带有语义约束，典型的包括单类别目标的数量约束和多个目标之间的空间位置约束。如在基于视频的生产安全监控系统中，目标检测不仅要识别和标定安全防护装备，还要检测这些安全防护装备是否被规范穿戴。本文提出了一种目标检测中语义约束检查算法。首先定义一种语义约束的模型，然后对图像进行带有语义信息的目标检测，最终对
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